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Enregistrement W2042777302 · doi:10.1149/05002.0361ecst

3D Chemical Mapping of PEM Fuel Cell Cathodes by Scanning Transmission Soft X-ray SpectroTomography

2013· article· en· W2042777302 sur OpenAlexaff
Viatcheslav Berejnov, Darija Susac, Jürgen Stumper, Adam P. Hitchcock

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensAutomotive Fuel Cell Cooperation (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesU.S. Department of Energy
Mots-clésCathodeMaterials scienceX-raySample (material)Absorption (acoustics)IonomerOrientation (vector space)Transmission (telecommunications)Scanning electron microscopeCarbon fibersTransmission electron microscopyNanoscopic scaleOpticsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryComposite materialNanotechnologyComputer sciencePhysicsGeometryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soft X-ray spectrotomography was applied for 3D chemical analysis of fuel cell cathodes at the nano scale. The goal was to obtain 3D maps of the components constituting the catalyst layer, and, in particular, to differentiate 3D networks of carbon support and ionomer. Using scanning transmission soft X-ray microscopy (STXM) with a rotating sample holder we produced a series of images at selected photon energies and different rotational angles of the sample. The rotational image stacks were tomographically reconstructed, while the X-ray absorption fingerprints at the C1s and F1s edges were used to generate 3D maps of the networks of carbon-support/catalyst and the fluorine-rich ionomer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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